加德纳富饶
2020-07-12
受益匪浅
@巴伦周刊：
都知道要预防风险，可到底什么是风险？
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<p>那风险是不是本身就件大坏事？从朴素的对“风险”的定义出发——坏事发生的可能性——“风险”至少不可爱。<b>但作为金融投资者，风险其实是我们赖以为生的生产资料。</b>因为金融的本质是资源在时空维度上的逾越；而没有风险，就没有对此逾越交易的风险定价，于是整个银行业都要枯萎，证券业都要吃灰，保险业都要崩溃。所以我们从来不谈“消灭“风险——消灭了生产资料我就只能去美团做骑手——我们仅仅会说“管理”风险，而管理风险就是管理未来。</p> <p>管理未来不是预测未来。比如当前经济休克之下，大家都在预测大盘会怎么走以及“大盘的大盘”——整体宏观经济会怎么走。<b>是V型还是U型还是W型还是L型？要我说，你不要被英文字母限制了想象力，反弹也可能是耐克型。</b>但如霍华德·马克斯在最新的备忘录里所言：<b>数据都是之于过往的，而决定都是之于未来的</b>，在一个极端复杂的系统里，用经验来预测未来无异于刻舟求剑。相比于预测未来，管理未来或许更接近实际，我们要做的是根据VUWL耐克型各种走法，对最坏的结果（最大的风险）给出力所能及的保护与救济。</p> <p>而风险risk也不同于不确定性uncertainty。最大区别在于风险强调坏结果的发生，而不确定性模棱两可。比如下个月的天气如何或晴或雨，对我而言不确定，但反正办公室里划划水，暴晒或洪水伤不到我，对我而言仅是uncertainty。但如果是一介古代农民，那下个天气对我就是risk，因为或晴或雨，我有可能颗粒无收而暴毙而亡。同样是天气，前者是不确定性，后者是风险。而我也自创了一个区分风险与不确定性的粗暴的拇指法则——<b>会不会有人为这种不确定性买保险？——如果有，那就是风险。</b></p> <p>另外完全在预期之中的坏结果，也不是风险。在股票市场里这是所谓的“有效性” price in，如果大家都知道瑞幸注定破产，那最后瑞幸真破产了就不算风险，因为此事实已经反映到股价里，坏事（股价崩盘）已经发生过了。而我们对于未来的管理，最重要的还是管理不确定的坏事，确定的坏事我们不能管理只能硬扛。当你知道自己一定会被割韭菜的时候被割了韭菜，那本质上就不是割韭菜；<b>当你认为我肯定要放你鸽子的时候我鸽了你，本质上抑是一种不鸽。</b></p> <p>而为了管理未来不确定的坏事，我们的祖先曾走过一条绵长而清苦的蜀道。《与天为敌—— 一部人类风险探索史》讲述了一部人类尝试驯服风险、管理未来的迷你史。而我们祖宗们具体的做法，<b>就是将非数字的变成数字的，将不可量化的变成量化的，将不能建模的建成模型</b>，以各种理论与玄学对抗风险的飘忽不定，以盼水晶球的语言能与的未来的实现一拍即合。诸如：</p> <p>从古代的骰子赌局，到卡尔达诺的《论赌博游戏》；从帕斯卡与费马的鸿雁传书萌芽了概率论的情窦，到贝叶斯（Thomas Bayes）定理已知条件下的概率理论，再到拉普拉斯，到高斯，到马尔可夫，概率论最终衍生为管理风险管理未来的趁手工具。</p> <p>从雅各布·伯努利钻研大数定律，到一个叫墨菲的工程师说：如果他有可能做一件事，那么他就一定会做坏；从哈雷（哈雷彗星那个哈雷）受皇家学会之托钻研人口死亡与期望寿命，到棣莫弗出版《生存者年金》，再到伦敦的咖啡馆里长出了史上最负盛名的保险公司，大数定律衍生出了保险行业。</p> <p>从另一个伯努利——丹尼尔·伯努利（雅各布的侄子）将人性效用加入数学模型，到另一个丹尼尔——丹尼尔·卡尼曼以“前景理论”将心理学的小战旗插上了经济学的领土，对人性的探索衍生出了行为金融学（或行为经济学）。</p> <p>从中世纪的威尼斯商人分散“舱位”，到商品衍生品交易，再到马科维茨的现代组合理论，“鸡蛋分篮子装”的朴素思想又衍生出了现代金融组合的基本模型。</p> <p>我们智慧的祖先们非常会玩。但直到今天，在投资这件事上，风险的本质仍然莫衷一是。简单来说，有传统派与学术派的分歧。</p> <p>传统派的观点——或者我们可以叫“巴菲特观点”——认为风险就是“损失或伤害的可能性”，而<b>降低投资风险的方法是在有“安全边际的便宜价格”或者至少是一个“合理价格”，去买入优秀的公司</b>。</p> <p>但提出现代金融理论的学术派就要追问传统派，我要量化建模的好不好，你提出的“可能性”如太虚幻境一般，我要怎么量化。比如，要如何比较踢球和跳伞之间风险的大小：踢球很可能被铲飞，但最多就是断腿；跳伞出黑天鹅的可能性极小，但一旦出事，下场就是一张肉饼。此两者相比较，谁的风险更高？</p> <p>所以<b>学术派的做法，就是从经验主义入手，从大量的历史数据中发现一个大致规律：风险高的资产，一般价格走势的波动就比较大。</b></p> <p>于是他们给他们心目中的风险找了一个代理，叫做波动，波动大的风险就高，波动小的风险就低；而波动本身也有一个代理数字，叫标准差。接着他们又把风险分为系统性风险（systematic risk）和非系统性风险 （non-systematic risk）。按照现代组合管理的说法，非系统性风险（又称为公司特定风险，比如公司总部楼塌了）是可以被充分的多样化（diversification）给剔除掉的。所以在他们的眼里风险就只有系统性风险，而非系统性风险可以通过构建相关性极低的投资组合来去除。</p> <p>但反过来传统派也凶猛批判学术派对于风险的认知。首先对于将风险量化为标准差，巴菲特说这是个什么玩意儿。比如有A和B两个股票，A的股价，过去六年的最后一个交易日收盘价分别为 1、3、2、4、5、6（块），而B的股价过去六年分别为2、2、2、2、2、1（块）。你用数据分析，A的波动会远大于B，于是得出结论，<b>翻了六番的A股票比惨遭腰斩的B股票投资风险要大</b>。</p> <p>这个结论说明了学术派那一套实务上很多时候其实玩不转。所以在真实风险管理世界里，我们还要一些其他的实用工具。比较常见的就是J.P.Morgan搞出的 VaR 模型，可翻译为“价值at风险”模型，来衡量某一金融产品或组合最大的可能损失。</p> <p>VaR可以测量某一时间内的潜在损失，以及产生该损失的可能性。比如10% monthly VaR=5%，读成——在这段时间内，10%的情况下该资产（组合）市值会下跌至少5%。我无意于深入介绍此模型，但总之其思想核心还是要追溯到风险的本意：去求索产生最大损失的可能。</p> <p>当然有人认为仅理解为“损失的可能性”还不够、比如纽约大学的达摩达兰教授就说，谁对风险的定义最高明？——中国人啊。<b>中文里的“危机”一词，潜台词是有危之处必有机</b>。其他人只看到了风险的损害，或者仅看到不受欢迎的波动，却不像中国人一样看到了风险所带来的机会。</p> <p>确实投资是需要抓风险中的机会的。如前所述，对于投资而言，风险其实是养活我们的生产资料，我们是不能消灭它的。但我们通过管理风险来兜底未来的噩耗，比如，给自己买上一身的保险——无论是消费型保险还是资产组合的金融保险——则是对命运的扑朔迷离最大的敬畏。</p> <p>再比如，你做一件事多少都有可能会出错。你可能会焦虑；但是在尝试足够多次后你会发现，即使误差存在，你做这件事的回报大致是稳定的。<b>投资也是如此，一笔投资可能会因为黑天鹅而损失殆尽，但足够多的理性而分散的长期投资，最终会给你一个合理的投资回报，这几乎如宿命般必然发生。</b>这就是大数定律，通晓此定律实际上会让你有更多的幸福感。</p> <p>而一路走来，我们的先人所有的创见也在让我们的生活变得更好，使未来具有更大的“可管理性”。我们对于未来，虽仍然敬畏，但不再惧怕。恶海行舟，大船破浪。</p> <p><b>与天为敌：一部人类风险探索史（典藏版）</b></p> <p><b>作者: [美]彼得·L.伯恩斯坦（Peter L.Bernstein） </b></p> <p><b>译者: 吴翌 / 童伟华 </b></p> <p><b>出版社: 机械工业出版社</b> </p> <p> <img src=\"https://static.tigerbbs.com/394bd815e0984cbd852dc1524d8546a8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"></p> <p></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc1ee92849914323abaef1a283ed9189\" tg-width=\"738\" tg-height=\"350\"></p> <p><b>文｜安澜资本执行董事 陈达</b></p> <p><b>编辑｜彭韧</b></p> <p>编者按：在众多投资经典中，《与天为敌》（Against the Gods: The Remarkable Story of Risk）是一本长期被人们低估和忽视的著作，即便它曾经被众多投资名家所推荐，并位列《财富》杂志商业必读书之列。也许这是因为人类天生就不擅长用概率和风险的方式来思考，他们更喜欢充满确定性、可预测和可解释的世界。作者彼得·L·伯恩斯坦（Peter L.Bernstein）认为，将现代与数千年历史区别开来的，其实不限于科学、技术、资本主义和**制度方面的进步，如何把握概率和风险的革命性理念，其实也是一条横亘在现代与过去之间的分界线。这本书回溯的正是过去450年人类在洞察风险、测量风险和管理风险方面的艰难进步史，直到今天，大家对于风险的定义仍然莫衷一是。但是正因为此，我们才有必要经常回看人类对于风险的观念探索史，并且不断思考如何在现实中更好地管理风险。机械工业出版社近期重新出版了这本《与天为敌》（典藏版），本期巴伦书摘选择的是安澜资本执行董事陈达为这本书所撰写的推荐序《管理风险就是管理未来》。</p> <p><b>欢迎读者留言分享您对这个话题的看法，我们将选出五位留言读者各赠送《与天为敌》一本。</b></p> <p>我们先做个词源考据。无论是中文“风险”还是英文 risk，都是一个舶来词，大致经历从古希腊语ριζα，到拉丁语 resicum，再到意大利语 risco、法语risque，最后到英语 risk的演化史。古希腊词源ριζα指”根“或”石头“，而拉丁语指”悬崖”或“礁石”，最后引申为“大海上难避免之事”这个隐喻——恶海行舟，风来险生。而现代语言对风险的定义，一般都是<b>“出现损失或伤害的可能”</b>。</p> <p>那风险是不是本身就件大坏事？从朴素的对“风险”的定义出发——坏事发生的可能性——“风险”至少不可爱。<b>但作为金融投资者，风险其实是我们赖以为生的生产资料。</b>因为金融的本质是资源在时空维度上的逾越；而没有风险，就没有对此逾越交易的风险定价，于是整个银行业都要枯萎，证券业都要吃灰，保险业都要崩溃。所以我们从来不谈“消灭“风险——消灭了生产资料我就只能去美团做骑手——我们仅仅会说“管理”风险，而管理风险就是管理未来。</p> <p>管理未来不是预测未来。比如当前经济休克之下，大家都在预测大盘会怎么走以及“大盘的大盘”——整体宏观经济会怎么走。<b>是V型还是U型还是W型还是L型？要我说，你不要被英文字母限制了想象力，反弹也可能是耐克型。</b>但如霍华德·马克斯在最新的备忘录里所言：<b>数据都是之于过往的，而决定都是之于未来的</b>，在一个极端复杂的系统里，用经验来预测未来无异于刻舟求剑。相比于预测未来，管理未来或许更接近实际，我们要做的是根据VUWL耐克型各种走法，对最坏的结果（最大的风险）给出力所能及的保护与救济。</p> <p>而风险risk也不同于不确定性uncertainty。最大区别在于风险强调坏结果的发生，而不确定性模棱两可。比如下个月的天气如何或晴或雨，对我而言不确定，但反正办公室里划划水，暴晒或洪水伤不到我，对我而言仅是uncertainty。但如果是一介古代农民，那下个天气对我就是risk，因为或晴或雨，我有可能颗粒无收而暴毙而亡。同样是天气，前者是不确定性，后者是风险。而我也自创了一个区分风险与不确定性的粗暴的拇指法则——<b>会不会有人为这种不确定性买保险？——如果有，那就是风险。</b></p> <p>另外完全在预期之中的坏结果，也不是风险。在股票市场里这是所谓的“有效性” price in，如果大家都知道瑞幸注定破产，那最后瑞幸真破产了就不算风险，因为此事实已经反映到股价里，坏事（股价崩盘）已经发生过了。而我们对于未来的管理，最重要的还是管理不确定的坏事，确定的坏事我们不能管理只能硬扛。当你知道自己一定会被割韭菜的时候被割了韭菜，那本质上就不是割韭菜；<b>当你认为我肯定要放你鸽子的时候我鸽了你，本质上抑是一种不鸽。</b></p> <p>而为了管理未来不确定的坏事，我们的祖先曾走过一条绵长而清苦的蜀道。《与天为敌—— 一部人类风险探索史》讲述了一部人类尝试驯服风险、管理未来的迷你史。而我们祖宗们具体的做法，<b>就是将非数字的变成数字的，将不可量化的变成量化的，将不能建模的建成模型</b>，以各种理论与玄学对抗风险的飘忽不定，以盼水晶球的语言能与的未来的实现一拍即合。诸如：</p> <p>从古代的骰子赌局，到卡尔达诺的《论赌博游戏》；从帕斯卡与费马的鸿雁传书萌芽了概率论的情窦，到贝叶斯（Thomas Bayes）定理已知条件下的概率理论，再到拉普拉斯，到高斯，到马尔可夫，概率论最终衍生为管理风险管理未来的趁手工具。</p> <p>从雅各布·伯努利钻研大数定律，到一个叫墨菲的工程师说：如果他有可能做一件事，那么他就一定会做坏；从哈雷（哈雷彗星那个哈雷）受皇家学会之托钻研人口死亡与期望寿命，到棣莫弗出版《生存者年金》，再到伦敦的咖啡馆里长出了史上最负盛名的保险公司，大数定律衍生出了保险行业。</p> <p>从另一个伯努利——丹尼尔·伯努利（雅各布的侄子）将人性效用加入数学模型，到另一个丹尼尔——丹尼尔·卡尼曼以“前景理论”将心理学的小战旗插上了经济学的领土，对人性的探索衍生出了行为金融学（或行为经济学）。</p> <p>从中世纪的威尼斯商人分散“舱位”，到商品衍生品交易，再到马科维茨的现代组合理论，“鸡蛋分篮子装”的朴素思想又衍生出了现代金融组合的基本模型。</p> <p>我们智慧的祖先们非常会玩。但直到今天，在投资这件事上，风险的本质仍然莫衷一是。简单来说，有传统派与学术派的分歧。</p> <p>传统派的观点——或者我们可以叫“巴菲特观点”——认为风险就是“损失或伤害的可能性”，而<b>降低投资风险的方法是在有“安全边际的便宜价格”或者至少是一个“合理价格”，去买入优秀的公司</b>。</p> <p>但提出现代金融理论的学术派就要追问传统派，我要量化建模的好不好，你提出的“可能性”如太虚幻境一般，我要怎么量化。比如，要如何比较踢球和跳伞之间风险的大小：踢球很可能被铲飞，但最多就是断腿；跳伞出黑天鹅的可能性极小，但一旦出事，下场就是一张肉饼。此两者相比较，谁的风险更高？</p> <p>所以<b>学术派的做法，就是从经验主义入手，从大量的历史数据中发现一个大致规律：风险高的资产，一般价格走势的波动就比较大。</b></p> <p>于是他们给他们心目中的风险找了一个代理，叫做波动，波动大的风险就高，波动小的风险就低；而波动本身也有一个代理数字，叫标准差。接着他们又把风险分为系统性风险（systematic risk）和非系统性风险 （non-systematic risk）。按照现代组合管理的说法，非系统性风险（又称为公司特定风险，比如公司总部楼塌了）是可以被充分的多样化（diversification）给剔除掉的。所以在他们的眼里风险就只有系统性风险，而非系统性风险可以通过构建相关性极低的投资组合来去除。</p> <p>但反过来传统派也凶猛批判学术派对于风险的认知。首先对于将风险量化为标准差，巴菲特说这是个什么玩意儿。比如有A和B两个股票，A的股价，过去六年的最后一个交易日收盘价分别为 1、3、2、4、5、6（块），而B的股价过去六年分别为2、2、2、2、2、1（块）。你用数据分析，A的波动会远大于B，于是得出结论，<b>翻了六番的A股票比惨遭腰斩的B股票投资风险要大</b>。</p> <p>这个结论说明了学术派那一套实务上很多时候其实玩不转。所以在真实风险管理世界里，我们还要一些其他的实用工具。比较常见的就是J.P.Morgan搞出的 VaR 模型，可翻译为“价值at风险”模型，来衡量某一金融产品或组合最大的可能损失。</p> <p>VaR可以测量某一时间内的潜在损失，以及产生该损失的可能性。比如10% monthly VaR=5%，读成——在这段时间内，10%的情况下该资产（组合）市值会下跌至少5%。我无意于深入介绍此模型，但总之其思想核心还是要追溯到风险的本意：去求索产生最大损失的可能。</p> <p>当然有人认为仅理解为“损失的可能性”还不够、比如纽约大学的达摩达兰教授就说，谁对风险的定义最高明？——中国人啊。<b>中文里的“危机”一词，潜台词是有危之处必有机</b>。其他人只看到了风险的损害，或者仅看到不受欢迎的波动，却不像中国人一样看到了风险所带来的机会。</p> <p>确实投资是需要抓风险中的机会的。如前所述，对于投资而言，风险其实是养活我们的生产资料，我们是不能消灭它的。但我们通过管理风险来兜底未来的噩耗，比如，给自己买上一身的保险——无论是消费型保险还是资产组合的金融保险——则是对命运的扑朔迷离最大的敬畏。</p> <p>再比如，你做一件事多少都有可能会出错。你可能会焦虑；但是在尝试足够多次后你会发现，即使误差存在，你做这件事的回报大致是稳定的。<b>投资也是如此，一笔投资可能会因为黑天鹅而损失殆尽，但足够多的理性而分散的长期投资，最终会给你一个合理的投资回报，这几乎如宿命般必然发生。</b>这就是大数定律，通晓此定律实际上会让你有更多的幸福感。</p> <p>而一路走来，我们的先人所有的创见也在让我们的生活变得更好，使未来具有更大的“可管理性”。我们对于未来，虽仍然敬畏，但不再惧怕。恶海行舟，大船破浪。</p> <p><b>与天为敌：一部人类风险探索史（典藏版）</b></p> <p><b>作者: [美]彼得·L.伯恩斯坦（Peter L.Bernstein） </b></p> <p><b>译者: 吴翌 / 童伟华 </b></p> <p><b>出版社: 机械工业出版社</b> </p> <p> <img src=\"https://static.tigerbbs.com/394bd815e0984cbd852dc1524d8546a8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"></p> <p></p></body></html>","text":"文｜安澜资本执行董事 陈达 编辑｜彭韧 编者按：在众多投资经典中，《与天为敌》（Against the Gods: The Remarkable Story of Risk）是一本长期被人们低估和忽视的著作，即便它曾经被众多投资名家所推荐，并位列《财富》杂志商业必读书之列。也许这是因为人类天生就不擅长用概率和风险的方式来思考，他们更喜欢充满确定性、可预测和可解释的世界。作者彼得·L·伯恩斯坦（Peter L.Bernstein）认为，将现代与数千年历史区别开来的，其实不限于科学、技术、资本主义和**制度方面的进步，如何把握概率和风险的革命性理念，其实也是一条横亘在现代与过去之间的分界线。这本书回溯的正是过去450年人类在洞察风险、测量风险和管理风险方面的艰难进步史，直到今天，大家对于风险的定义仍然莫衷一是。但是正因为此，我们才有必要经常回看人类对于风险的观念探索史，并且不断思考如何在现实中更好地管理风险。机械工业出版社近期重新出版了这本《与天为敌》（典藏版），本期巴伦书摘选择的是安澜资本执行董事陈达为这本书所撰写的推荐序《管理风险就是管理未来》。 欢迎读者留言分享您对这个话题的看法，我们将选出五位留言读者各赠送《与天为敌》一本。 我们先做个词源考据。无论是中文“风险”还是英文 risk，都是一个舶来词，大致经历从古希腊语ριζα，到拉丁语 resicum，再到意大利语 risco、法语risque，最后到英语 risk的演化史。古希腊词源ριζα指”根“或”石头“，而拉丁语指”悬崖”或“礁石”，最后引申为“大海上难避免之事”这个隐喻——恶海行舟，风来险生。而现代语言对风险的定义，一般都是“出现损失或伤害的可能”。 那风险是不是本身就件大坏事？从朴素的对“风险”的定义出发——坏事发生的可能性——“风险”至少不可爱。但作为金融投资者，风险其实是我们赖以为生的生产资料。因为金融的本质是资源在时空维度上的逾越；而没有风险，就没有对此逾越交易的风险定价，于是整个银行业都要枯萎，证券业都要吃灰，保险业都要崩溃。所以我们从来不谈“消灭“风险——消灭了生产资料我就只能去美团做骑手——我们仅仅会说“管理”风险，而管理风险就是管理未来。 管理未来不是预测未来。比如当前经济休克之下，大家都在预测大盘会怎么走以及“大盘的大盘”——整体宏观经济会怎么走。是V型还是U型还是W型还是L型？要我说，你不要被英文字母限制了想象力，反弹也可能是耐克型。但如霍华德·马克斯在最新的备忘录里所言：数据都是之于过往的，而决定都是之于未来的，在一个极端复杂的系统里，用经验来预测未来无异于刻舟求剑。相比于预测未来，管理未来或许更接近实际，我们要做的是根据VUWL耐克型各种走法，对最坏的结果（最大的风险）给出力所能及的保护与救济。 而风险risk也不同于不确定性uncertainty。最大区别在于风险强调坏结果的发生，而不确定性模棱两可。比如下个月的天气如何或晴或雨，对我而言不确定，但反正办公室里划划水，暴晒或洪水伤不到我，对我而言仅是uncertainty。但如果是一介古代农民，那下个天气对我就是risk，因为或晴或雨，我有可能颗粒无收而暴毙而亡。同样是天气，前者是不确定性，后者是风险。而我也自创了一个区分风险与不确定性的粗暴的拇指法则——会不会有人为这种不确定性买保险？——如果有，那就是风险。 另外完全在预期之中的坏结果，也不是风险。在股票市场里这是所谓的“有效性” price in，如果大家都知道瑞幸注定破产，那最后瑞幸真破产了就不算风险，因为此事实已经反映到股价里，坏事（股价崩盘）已经发生过了。而我们对于未来的管理，最重要的还是管理不确定的坏事，确定的坏事我们不能管理只能硬扛。当你知道自己一定会被割韭菜的时候被割了韭菜，那本质上就不是割韭菜；当你认为我肯定要放你鸽子的时候我鸽了你，本质上抑是一种不鸽。 而为了管理未来不确定的坏事，我们的祖先曾走过一条绵长而清苦的蜀道。《与天为敌—— 一部人类风险探索史》讲述了一部人类尝试驯服风险、管理未来的迷你史。而我们祖宗们具体的做法，就是将非数字的变成数字的，将不可量化的变成量化的，将不能建模的建成模型，以各种理论与玄学对抗风险的飘忽不定，以盼水晶球的语言能与的未来的实现一拍即合。诸如： 从古代的骰子赌局，到卡尔达诺的《论赌博游戏》；从帕斯卡与费马的鸿雁传书萌芽了概率论的情窦，到贝叶斯（Thomas Bayes）定理已知条件下的概率理论，再到拉普拉斯，到高斯，到马尔可夫，概率论最终衍生为管理风险管理未来的趁手工具。 从雅各布·伯努利钻研大数定律，到一个叫墨菲的工程师说：如果他有可能做一件事，那么他就一定会做坏；从哈雷（哈雷彗星那个哈雷）受皇家学会之托钻研人口死亡与期望寿命，到棣莫弗出版《生存者年金》，再到伦敦的咖啡馆里长出了史上最负盛名的保险公司，大数定律衍生出了保险行业。 从另一个伯努利——丹尼尔·伯努利（雅各布的侄子）将人性效用加入数学模型，到另一个丹尼尔——丹尼尔·卡尼曼以“前景理论”将心理学的小战旗插上了经济学的领土，对人性的探索衍生出了行为金融学（或行为经济学）。 从中世纪的威尼斯商人分散“舱位”，到商品衍生品交易，再到马科维茨的现代组合理论，“鸡蛋分篮子装”的朴素思想又衍生出了现代金融组合的基本模型。 我们智慧的祖先们非常会玩。但直到今天，在投资这件事上，风险的本质仍然莫衷一是。简单来说，有传统派与学术派的分歧。 传统派的观点——或者我们可以叫“巴菲特观点”——认为风险就是“损失或伤害的可能性”，而降低投资风险的方法是在有“安全边际的便宜价格”或者至少是一个“合理价格”，去买入优秀的公司。 但提出现代金融理论的学术派就要追问传统派，我要量化建模的好不好，你提出的“可能性”如太虚幻境一般，我要怎么量化。比如，要如何比较踢球和跳伞之间风险的大小：踢球很可能被铲飞，但最多就是断腿；跳伞出黑天鹅的可能性极小，但一旦出事，下场就是一张肉饼。此两者相比较，谁的风险更高？ 所以学术派的做法，就是从经验主义入手，从大量的历史数据中发现一个大致规律：风险高的资产，一般价格走势的波动就比较大。 于是他们给他们心目中的风险找了一个代理，叫做波动，波动大的风险就高，波动小的风险就低；而波动本身也有一个代理数字，叫标准差。接着他们又把风险分为系统性风险（systematic risk）和非系统性风险 （non-systematic risk）。按照现代组合管理的说法，非系统性风险（又称为公司特定风险，比如公司总部楼塌了）是可以被充分的多样化（diversification）给剔除掉的。所以在他们的眼里风险就只有系统性风险，而非系统性风险可以通过构建相关性极低的投资组合来去除。 但反过来传统派也凶猛批判学术派对于风险的认知。首先对于将风险量化为标准差，巴菲特说这是个什么玩意儿。比如有A和B两个股票，A的股价，过去六年的最后一个交易日收盘价分别为 1、3、2、4、5、6（块），而B的股价过去六年分别为2、2、2、2、2、1（块）。你用数据分析，A的波动会远大于B，于是得出结论，翻了六番的A股票比惨遭腰斩的B股票投资风险要大。 这个结论说明了学术派那一套实务上很多时候其实玩不转。所以在真实风险管理世界里，我们还要一些其他的实用工具。比较常见的就是J.P.Morgan搞出的 VaR 模型，可翻译为“价值at风险”模型，来衡量某一金融产品或组合最大的可能损失。 VaR可以测量某一时间内的潜在损失，以及产生该损失的可能性。比如10% monthly VaR=5%，读成——在这段时间内，10%的情况下该资产（组合）市值会下跌至少5%。我无意于深入介绍此模型，但总之其思想核心还是要追溯到风险的本意：去求索产生最大损失的可能。 当然有人认为仅理解为“损失的可能性”还不够、比如纽约大学的达摩达兰教授就说，谁对风险的定义最高明？——中国人啊。中文里的“危机”一词，潜台词是有危之处必有机。其他人只看到了风险的损害，或者仅看到不受欢迎的波动，却不像中国人一样看到了风险所带来的机会。 确实投资是需要抓风险中的机会的。如前所述，对于投资而言，风险其实是养活我们的生产资料，我们是不能消灭它的。但我们通过管理风险来兜底未来的噩耗，比如，给自己买上一身的保险——无论是消费型保险还是资产组合的金融保险——则是对命运的扑朔迷离最大的敬畏。 再比如，你做一件事多少都有可能会出错。你可能会焦虑；但是在尝试足够多次后你会发现，即使误差存在，你做这件事的回报大致是稳定的。投资也是如此，一笔投资可能会因为黑天鹅而损失殆尽，但足够多的理性而分散的长期投资，最终会给你一个合理的投资回报，这几乎如宿命般必然发生。这就是大数定律，通晓此定律实际上会让你有更多的幸福感。 而一路走来，我们的先人所有的创见也在让我们的生活变得更好，使未来具有更大的“可管理性”。我们对于未来，虽仍然敬畏，但不再惧怕。恶海行舟，大船破浪。 与天为敌：一部人类风险探索史（典藏版） 作者: [美]彼得·L.伯恩斯坦（Peter L.Bernstein） 译者: 吴翌 / 童伟华 出版社: 机械工业出版社","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/943849629","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":6749,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":891,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":8,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/943844962"}
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